作者:
原文服务方: 计算技术与自动化       
摘要:
现有的图像质量评价算法大部分都是基于单个参数,评价不够全面.提出了基于多参数和极限学习机的图像质量评价方法,该方法融合了传统统计参数(PSNR)、基于结构相似度的参数(SSIM)和基于自然场景分析的参数(VIF和FSIM),将这些参数作为极限学习机的输入,拟合出这些特征参数和人类主观评价分值的内在关系,挖掘其内在规律.本方法和采用单独参数评价的算法进行对比分析,在TID图像质量评价库上的实验结果表明,该方法得到了比单独参数和BP方法更好的主观感知一致性.
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文献信息
篇名 基于多参数和极限学习机的图像质量评价方法研究
来源期刊 计算技术与自动化 学科
关键词 图像质量评价 多参数 极限学习机 函数拟合
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 123-127
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202001025
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图像质量评价
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函数拟合
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期刊影响力
计算技术与自动化
季刊
1003-6199
43-1138/TP
16开
1982-01-01
chi
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2979
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